大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近看了两张图，我对第一张图有些不同的见解。...首先全连接层和softmax层是不同的两个部分，其次计算参数时候可以理解为，假设最后一个卷积层是4个4*4的特征图，类别为4，则计算量为4*4*4*4。
池化层，有池化核类似于卷积核。最常使用的池化操作时最大池化，最大池化操作是选择池化核所覆盖的网格中最大的数作为输出。...池化层的作用是保留输入特征同时把数据量减小 写一个仅有池化层的神经网络作为测试，体验池化层的作用 import torch from torch import nn #设置输入数据，5*5矩阵 input...[5,2,3,1,1], [2,1,0,1,1]],dtype=torch.float32) #变换输入数据使得输入符合池化层要求的格式...=model(input) print(output) 池化层MaxPool2d的参数ceil_mode若设置为True，则当池化核未完全覆盖网格时，仍然取最大的数字输出，若设置为False，则直接舍弃并且不输出...；stride参数默认值为池化核的大小。
全局池化 卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往往会带来一些后遗症...所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案，最常见的两个就是把最后卷积层flatten改为全局最大/均值池化，对比一下这两种方式，图示如下： ?...但是pytorch中没有全局深度池化函数支持，这个是我在写一个程序时候才发现，后来经过一番折腾，在别人代码的基础上我改写 class DeepWise_Pool(torch.nn.MaxPool1d):...全局池化优点 关于使用GAP或者全局池化的好处，卷积神经网络在图像分类中，把卷积层作为特征提取，全链接层+softmax作为归回分类，这样方式会导致在全连接层输入神经元太多容易导致过拟合，所以Hinton...但是GAP是另外方式避免全连接层的处理，直接通过全局池化+softmax进行分类，它的优点是更加符合卷积层最后的处理，另外一个优点是GAP不会产生额外的参数，相比全连接层的处理方式，降低整个计算量，此外全局池化还部分保留来输入图像的空间结构信息
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 为什么使用全局平均池化层？...1、全连接层： 、全连接网络可以使feature map的维度减少，进而输入到softmax 、全连接层的参数超多 、会造成过拟合 、模型本身变得非常臃肿 2、全局平均池化层(global average...以及对模型训练有什么差异？ 、全连接层结构的模型对于训练学习的过程，压力更多在全连接层，卷积的特征学习低级一些，但是在不断学习调整参数中，一样效果不差。...、以上推到出一个结论：不利于迁移学习，那就调正卷积出来的特征。 、 提供建议： 全局平均池化层+softmax层代替FC层，效果要好。...全局平均池化层以后也可以试一试dropout，进行正则化。无论采用何种方法，毕竟全局池化是比较火的用法，采用正则至少不用被过拟合的象限困扰。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 1. 池化层理解 2. 池化层的作用： 3....池化层理解 池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量。 简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。...个人理解的同图片resize方法类似（双线性插值法，邻近法），只不过池化层用的是取最大值法。 2....PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力 A: 特征不变性，也就是我们在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片...函数解析 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： 第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面
卷积神经网络（Convolutional Neural Layer, CNN)，除了全连接层以外（有时候也不含全连接层，因为出现了Global average pooling），还包含了卷积层和池化层。...来自：CS231n，卷积与池化 卷积层还有另外两个很重要的参数：步长和padding。 所谓的步长就是控制卷积核移动的距离。...池化层 (pooling layer) 前面说到池化层是降低参数，而降低参数的方法当然也只有删除参数了。 一般我们有最大池化和平均池化，而最大池化就我认识来说是相对多的。...需要注意的是，池化层一般放在卷积层后面。所以池化层池化的是卷积层的输出！...至于为什么选择最大池化，应该是为了提取最明显的特征，所以选用的最大池化。平均池化呢，就是顾及每一个像素，所以选择将所有的像素值都相加然后再平均。 池化层也有padding的选项。
CAM) 对比全局平均池化Global average pooling (GAP) vs 全局最大池化global max pooling (GMP): 类响应图示例： 图中高亮区域就是根据label...的注意图高响应区域 具体得到的这个相应区的方法是 1） 训练主干网络得到特征图 2） 进行全局池化（图中用的GAP，也可以使用GMP） 3） 对全局池化的结果做全连接得到全连接参数 w 4）...即使是错误预测的类别，比如上图预测狗狗预测成了人，但是人也在图中特征区域也是定位在了人的身上。 说了这么多就是论证GAP和GMP具有定位能力。...那么具体那个好呢 先看一组实验 我们发现相比GAP，GMP在同一个类别上的top1 和top5 的损失都有所升高。...原因分析： GAP 是对全局求平均，GAP LOSS 促使网络区分辨每个类别的程度，找到所有的目标可区分区域进行预测。 GMP 是对全局求最大，只去找分数最高的那个区域。
我们来向https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/cnn_study_1/文章中的神经网络加入池化层，体验池化层带来的效果，网络中使用最大池化，且设置ceil_mode...=torch.nn.Conv2d(3,3,(3,3),padding=1) #添加池化层，池化核尺寸为3*3，ceil_mode设置为True self.pooling=...torch.nn.MaxPool2d(3,ceil_mode=True) #前向传播函数 def forward(self,x): #输入数据通过卷积，池化，并使用relu...#便于得知训练中每个阶段网络的输出 step=0 #遍历dataloader中的batch #分batch喂入数据集 for data in dataloader: #获取一组图像，一组标签...('后来',output,step) #step递增 step=step+1 程序的运行结果: 同样是step3中的图像，与之前仅有卷积层的结果相比，图像显著变小，看起来更加模糊，简化了网络计算复杂度
池化层意义 因为卷积层每次作用在一个窗口，它对位置很敏感。池化层能够很好的缓解这个问题。它跟卷积类似每次看一个小窗口，然后选出窗口里面最大的元素，或者平均元素作为输出。...pooling的操作如果采用global的方式进行，也就是对输入数据的一整个面进行pool操作，这种设计方法可以在某种情况下代替全连接层，减少参数的存储和计算量。...例如SqueezeNet最后一层，ResNet-50倒数第二层j均采用了global的ave-pooling。 max-pool的问题 现在的最大池化层大约去掉了 75% 的激活函数。...空间信息损失：当去掉 75% 的激活函数时，关于其来源的信息就会丢失。 最大池化层无法使用来自多层激活函数的信息。 反向传播只会提升最大池化的激活函数，即使其他激活函数的值可能出现错误。...https://antkillerfarm.github.io/dl/2017/08/28/Deep_Learning_13.html 新型池化层sort_pool2d实现更快更好的收敛：表现优于最大池化层
概述 深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发...，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。...比如：5x5的卷积，我们可以通过两个连续的3x3的卷积替代，比较计算次数 5x5 = 25次 3x3 + 3x3 = 18次 三：池化层 在CNN网络中卷积池之后会跟上一个池化层，池化层的作用是提取局部均值与最大值...，根据计算出来的值不一样就分为均值池化层与最大值池化层，一般常见的多为最大值池化层。...池化的时候同样需要提供filter的大小、步长、下面就是3x3步长为1的filter在5x5的输入图像上均值池化计算过程与输出结果 ? 改用最大值做池化的过程与结果如下： ?
文章目录 nn网络层-池化-线性-激活函数层 池化层 最大池化：nn.MaxPool2d() nn.AvgPool2d() nn.MaxUnpool2d() 线性层 激活函数层 nn.Sigmoid...nn.tanh nn.ReLU(修正线性单元) nn.LeakyReLU nn.PReLU nn.RReLU nn网络层-池化-线性-激活函数层 池化层 池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度...池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方面进行特征压缩，提取主要特征。 池化可以实现一个冗余信息的剔除，以及减少后面的计算量。...dilation：池化间隔大小，默认为 1。常用于图像分割任务中，主要是为了提升感受野 ceil_mode：默认为 False，尺寸向下取整。...dilation：池化间隔大小，默认为 1。常用于图像分割任务中，主要是为了提升感受野 ceil_mode：默认为 False，尺寸向下取整。
本节介绍与神经层配套使用的pooling（池化）层的定义和使用。...pooling（池化）层原则上为采样操作，与upsample（上采样）不同的是，pooling为下采样操作，即将feature map变小的操作。 那么下采样和上采样是什么含义呢？...如图所示，将图片上的矩阵由右变向左的操作即为下采样。上图可见是每隔1个元素取一个样，向右方向取了A和B、向下方向取了A和C。这样完成了4*4矩阵向2*2矩阵的转化。...而在卷积神经网络中，以max pooling操作为例 过程如下 ?...Kernel size为2*2的小窗口，在第一个框内取了最大值6后，向右方向进行了步长为2的移动，在2、4、7、8四个值中取了最大值8。同理再进行向下移动。
参考目录： 1 池化层 1.1 最大池化层 1.2 平均池化层 1.3 全局最大池化层 1.4 全局平均池化层 2 Normalization 2.1 BN 2.2 LN 1 池化层 和卷积层相对应...1.2 平均池化层 和上面的最大池化层同理，这里就展示一个API就不再多说了。...() print(y(x).shape) >>> (4, 3) 可以看到，一个通道只会输出一个值，因为我们的输入特征图的尺寸是 ，所以这里的全局最大池化层等价于pool_size=28的最大池化层。...1.4 全局平均池化层 与上面的全局最大池化层等价。...这里需要注意的一点是，keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group，这样的话，就无法衍生成GN和InstanceN层了，在之后的内容，会在Tensorflow_Addons库中介绍
最近Meta AI的研究人员提出了一个基于注意力的池化层，仅仅把平均池化层替换掉，就能获得+0.3%的性能提升！...仔细一想，池化层和attention好像确实很配啊，都是对输入信息的加权平均进行整合。加入了注意力机制以后的池化层，可以明确地显示出不同patch所占的权重。...基于Attention的池化层 文章中新提出的模型叫做PatchConvNet，核心组件就是可学习的、基于attention的池化层。...因此，class token和预处理patch之间的通信只发生在一个softmax中，直接反映了池化操作者如何对每个patch进行加权。...在消融实验中，为了验证架构问题，研究人员使用不同的架构对比了Transformer中的class attention和卷积神经网络的平均池化操作，还对比了卷积主干和线性投影之间的性能差别等等。
模型描述 为了理解池化层和卷积层为什么有效，我们返回到公式里面 我们令 「f为特征图」，W, H, N分别是特征图的「宽，高，通道数」对于一般的池化窗口为K的p范数下采样，我们有 ?...我们有以下两个选择来替代池化层 去除掉池化层，将卷积层的步长变为2。这种方法参数量与此前一致 用步长为2的池化层，来替代池化层。...即求「某个范围内x的P次方和」，最后「再开P次方」 那「如果是平均池化」，我们可以看作是P=1的范数下采样，前面需要乘上一个系数 「K分之一」 2.2 CNN平移不变性的存疑 具体可以参考下 「证伪：CNN...事实证明使用3x3卷积替代大卷积核，能得到性能上的提升 再B，C两组中， ALL-CNN都得到了最好的效果。而在A组，池化的效果比Strided的效果更好。...仅仅被Fractional Pooling超过，但这个模型参数过大，大概50M左右的参数。所以我们的模型表现是十分不错的。 4. 笔者理解 在现代的网络设计中，池化层出现的越来越少了。
池化层 (Pooling) 降低维度，缩减模型大小，提高计算速度即: 主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（SubSampling）处理 。...上采样是指增加数据（图像）的尺寸；通常用于图像的分割、超分辨率重建或生成模型中，以便将特征图恢复到原始图像的尺寸或更大的尺寸。...池化层 池化包含最大池化和平均池化，有一维池化，二维池化，三维池化，在这里以二维池化为例 最大池化 最大池化就是求一个区域中的最大值，来代替该区域。...ReLU和池化层 x = self.conv1(x) x = self.pool1(x) x = self.conv2(x) x = self.pool2...模块将按照在构造函数中传递的顺序从上到下进行运算。 使用OrderedDict，可以进一步对传进来的层进行重命名。
，提出一种可实现更快更好收敛的新型池化层 sort_pool2d，表现优于最大池化层，同时解决了最大池化层无法使用来自多层激活函数信息的问题，以及反向传播只会提升最大池化的激活函数的问题。...最大池化层无法使用来自多层激活函数的信息。 反向传播只会提升最大池化的激活函数，即使其他激活函数的值可能出现错误。 本文想要设计一种新型池化层，尽可能多地解决这些问题。...梯度流过上一层中的所有 4 个值（相比之下，最大池化层只有一个值）。 因此我希望基于上述原因，这一想法能够比最大池化层做的更好。这是一个非常少见的深度学习实验，其结果与我设想的简直一模一样。...具体定义 设池化之前的层的输出为张量 T，大小为 [B, H, W, C]。定义一个超参数 pool_range，它可以是 [1,2,3,4] 中的任意一个。...结论 这一池化层（我将其称之为 sort_pool2d）在所有数据集和架构中的表现大大优于 max_pool2d。而计算时间的优势也很大。
1 问题 我们知道，在学习深度学习的过程中，搭建网络是我们必须要掌握的，在搭建网络的过程中，我们也遇到了很很多的问题，为什么要使用卷积层，卷积层的参数我们应该怎么去定义，以及为什么要去用池化，池化的参数又该怎么去定义...:输入的维度 out_channels:输出的维度 kernel_size:卷积核大小 stride:卷积核每步移动的距离，默认是1 padding:边缘填充，默认是0 2.2 池化层 池化层是降低数据特征的维度...在这层中通常使用较多的是MaxPool2d和AvgPool2d,区别在于使用卷积核进行运算时，是采取最大值还是平均值。以MaxPool2d为例，在下述矩阵中采用大小为二的卷积核，输出如下。...若采用平均池化层，则是对每一个卷积核内的内容取平均值。...pytorch中给定的池化层函数中，卷积核尺寸是没有默认值的，其余的均用，常用的参数如下： stride:卷积核移动的步长，默认为None（即卷积核大小） padding：输入矩阵进行填充，默认为0 2.3
.html 批量归一化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720211.html 包括D的平均池化和最大池化： class PoolingLayer(Layer...（如果不利用带步长的卷积来代替池化的作用），还有就是池化层反向传播的过程，这里参考：https://blog.csdn.net/Jason_yyz/article/details/80003271 为了结合代码看直观些...，就将其内容摘了下来： Pooling池化操作的反向梯度传播 CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature map的尺寸变化，假如做2×2的池化，...1、mean pooling mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一层，这样就保证池化前后的梯度...所以max pooling操作和mean pooling操作不同点在于需要记录下池化操作时到底哪个像素的值是最大，也就是max id，这个变量就是记录最大值所在位置的，因为在反向传播中要用到，那么假设前向传播和反向传播的过程就如下图所示
一、前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。...，不受位置的影响（池化后相当于把图片上的点平移了） 正如卷积神经网络一样，在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元，只对应一小块感受野的区域。...3、结论 长和宽两倍小，面积4倍小，丢掉75%的输入值 一般情况下，池化层工作于每一个独立的输入通道，所以输出的深度和输入的深度相同 4、代码 import numpy as np from sklearn.datasets...height, width, channels = dataset.shape print(batch_size, height, width, channels)# channels是3个 # 创建输入和一个池化层...ReLU层，然后是一个池化层，然后另一些个卷积层+ReLU层，然后另一个池化层，通过网络传递的图片越来越小，但是也越来越深，例如更多的特征图！
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